Amazon Web Services (AWS) ने Amazon S3 Vectors का अनावरण किया है, जो एक विशेष रूप से तैयार की गई, टिकाऊ वेक्टर स्टोरेज समाधान है और यह संगठनों के लिए बड़े पैमाने पर AI डेटा को स्टोर और उपयोग करने के तरीके को बदलने का वादा करता है।
15 जुलाई, 2025 को न्यूयॉर्क में AWS समिट के दौरान घोषित किए गए S3 Vectors, वेक्टर एम्बेडिंग्स को स्टोर और क्वेरी करने के लिए नेटिव सपोर्ट के साथ पहली क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोर सेवा है। यह सेवा पारंपरिक वेक्टर डाटाबेस की तुलना में वेक्टर डेटा को अपलोड, स्टोर और क्वेरी करने की कुल लागत को 90% तक कम कर सकती है, जबकि सब-सेकंड क्वेरी परफॉर्मेंस भी बनाए रखती है।
वेक्टर एम्बेडिंग्स, जो एम्बेडिंग मॉडल्स से बनाए गए असंरचित डेटा के संख्यात्मक प्रतिनिधित्व होते हैं, आधुनिक AI एप्लिकेशनों के लिए अनिवार्य हो गए हैं। ये सिमेंटिक सर्च क्षमताएं सक्षम करते हैं और बड़े भाषा मॉडल्स के लिए संदर्भ प्रदान करते हैं। हालांकि, पारंपरिक वेक्टर स्टोरेज समाधानों के लिए आमतौर पर समर्पित कंप्यूट संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो लगातार चलते रहते हैं और लागत को काफी बढ़ा देते हैं।
"जब हमने ग्राहकों के वर्कलोड्स का विश्लेषण किया, तो हमने पाया कि अधिकांश वेक्टर इंडेक्स को 100 प्रतिशत समय के लिए प्रोविजन किए गए कंप्यूट, RAM या SSD की आवश्यकता नहीं होती," AWS ने अपनी घोषणा में बताया। उदाहरण के लिए, दस मिलियन वेक्टर वाले पारंपरिक वेक्टर डाटाबेस की लागत एक समर्पित इंस्टेंस पर प्रति माह $300 से अधिक हो सकती है, जबकि वही डाटासेट S3 Vectors में लगभग $30 प्रति माह (250,000 क्वेरी के साथ) में स्टोर किया जा सकता है।
S3 Vectors एक नया बकेट प्रकार पेश करता है, जिसमें वेक्टर ऑपरेशन्स के लिए समर्पित API होते हैं, जिससे उपयोगकर्ता बिना किसी इन्फ्रास्ट्रक्चर की व्यवस्था किए वेक्टर डेटा को स्टोर और क्वेरी कर सकते हैं। प्रत्येक वेक्टर बकेट में 10,000 तक वेक्टर इंडेक्स हो सकते हैं, और प्रत्येक इंडेक्स में करोड़ों वेक्टर स्टोर किए जा सकते हैं। यह सेवा अपने आप वेक्टर डेटा को सर्वोत्तम मूल्य-प्रदर्शन अनुपात के लिए ऑप्टिमाइज़ करती है, चाहे डाटासेट जितना भी बड़ा या विकसित हो।
यह समाधान Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon SageMaker और Amazon OpenSearch Service के साथ नेटिव रूप से एकीकृत होता है, जिससे यह विशेष रूप से रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) एप्लिकेशनों के लिए उपयोगी बनता है। संगठन लागत-कुशलता के लिए बड़े वेक्टर डाटासेट्स को S3 में स्टोर कर सकते हैं, जबकि अक्सर एक्सेस किए जाने वाले वेक्टर को उच्च प्रदर्शन के लिए आवश्यकता अनुसार OpenSearch में स्थानांतरित किया जा सकता है।
S3 Vectors फिलहाल प्रीव्यू में उपलब्ध है और AWS ने ग्राहकों को इसे Amazon S3 कंसोल के माध्यम से आज़माने के लिए आमंत्रित किया है।